Remarks on the tracking method of neural network weight change for a learning-type neural network feed-forward feed-back controller

Takayuki Yamada

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Remarks on the tracking method of neural network weight change for a learning-type neural network feed-forward feed-back controller

机译：学习型神经网络前馈反馈控制器的神经网络权重变化跟踪方法的评论

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Although many neural network controllers have been proposed, we still have to tune several parameters of neural networks in order to obtain a better learning performance in practical applications. Our tracking method provides a new aspect of this tuning of neural network parameters. It has been applied to adaptive and learning-type neural network direct controllers, and an adaptive-type neural network feed-forward feed-back controller. This work applied it to a learning-type neural network feedforward feed-back controller. Simulation results confirmed its usefulness, and we discuss a transformation of the track on a 2D plane to one-dimensional values.

机译：尽管已经提出了许多神经网络控制器，但为了在实际应用中获得更好的学习性能，我们仍然必须调整神经网络的几个参数。我们的跟踪方法为神经网络参数的调整提供了新的方面。它已被应用于自适应和学习型神经网络直接控制器，以及自适应型神经网络前馈反馈控制器。这项工作将其应用于学习型神经网络前馈反馈控制器。仿真结果证实了其有用性，我们讨论了将二维平面上的轨迹转换为一维值的过程。

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来源
《Artificial life and robotics》 |2009年第3期|384-387|共4页
作者
Takayuki Yamada;
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作者单位

Department of Computer and Information Sciences, Faculty of Engineering, Ibaraki University, 4-12-1 Nakanarusawa, Hitachi, Ibaraki 316-8511, Japan;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
neural network; controller; learning; adaptive;

机译：神经网络;控制器学习;适应性;

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